BIDSonym: a BIDS App for the pseudo-anonymization of neuroimaging datasets
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
sharing is important and beneficial To that end, Ethic Review Boards and data sharing platforms typically require that uploaded datasets are provided in anonymized or pseudoanonymized form, limiting participant reidentification. However, the (pseudo-)anonymization process is deceptively complex; attempts at ensuring data privacy must take into consideration all dataset components, including imaging modalities, as well as national legal and ethical frameworks. Several algorithms have been developed to (pseudo-)anonymize imaging datasets but they offer limited solutions. Some are attached to specific software and some are limited to specific computing environments; most miss an in-depth assessment and treatment of the metadata attached to the dataset or lack the capacity to automatize (pseudo-)anonymization across large datasets. BIDSonym was created to address these points in one simple, flexible, and general tool that offers users an array of automated (pseudo-)anonymization options to augment participant privacy in neuroimaging datasets. There are two components of neuroimaging datasets that arguably pose the largest risk to maintaining participant privacy: the structural images and accompanying metadata (e.g., metadata text files or information embedded in image file headers). Structural images contain visible identifiable participant information via facial features like the eyes, nose, and mouth, and privacy is usually addressed through a process called "defacing," within which all or a subset of these features are removed from the final structural data files. The metadata text files may additionally contain identifiable participant data through the recording of acquisition time and location, and personal details such as date of birth, height, and weight. Here, privacy is maintained by removing or blurring this information from the final dataset. BIDSonym addresses both vulnerabilities in neuroimaging datasets, obviating the need for multiple steps within a data sharing pipeline to ensure participant privacy.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle